Master Thesis MSTR-2022-66

BibliographyKaminski, Lukas: Online study on reading behavior of texts with integrated word-sized visualizations.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Master Thesis No. 66 (2022).
45 pages, german.
Abstract

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Erforschung des menschliches Leseverhaltens in Texten mit integrierten wortgroßen Visualisierungen (word-sized/scale visualization, WSV). Solche Visualisierungen besitzen aufgrund ihrer geringen Größe keine Achsen oder Beschriftungen, was wiederum neue Herausforderungen schafft. Durch farbige Markierung der zusammen gehörenden Stellen in Text und WSV soll jedoch die Verständlichkeit des Textes und der darin enthaltenen Daten verbessert werden. Dabei liegt der Fokus dieser Arbeit im besonderen auf dem Vergleich der Visualisierung unterschiedlicher Daten und Zusammenhänge bezüglich Leseverständnis und Analysedauer untereinander sowie im Bezug auf das gänzliche Abhandensein von Visualisierungen. Mit einem daraus gewonnenen tieferen Verständnis der Effekte von WSVs besteht das Potenzial, Texte auf eine Art und Weise mit übersichtlichen Visualisierungen anzureichern, die den Lesefluss nicht stören und gleichzeitig das Verständnis der Texte fördern. Deshalb baut diese Forschung anderen Arbeiten auf, die sich bereits mit WSVs auseinander setzen. In jenen wurde der Effekt von WSVs auf das Leseverhalten allerdings vor allem allgemein oder mit eigenen anderen Schwerpunkten beleuchtet, während diese Arbeit die Auswirkung unterschiedlicher Arten von Daten und Zusammenhängen auf die Effekte von WSVs ergründet. Dabei konnte kein Zusammenhang zwischen den untersuchten Daten und Zusammenhängen auf das Leseverhalten in Texten mit integrierten WSVs im Vergleich zu Texten ohne WSVs festgestellt werden.

Department(s)University of Stuttgart, Institute of Visualisation and Interactive Systems, Visualisation and Interactive Systems
Superviser(s)Blascheck, Dr. Tanja; Huth, Franziska; Grioui, Fairouz
Entry dateMarch 17, 2023
   Publ. Computer Science